論文の概要: Selecting Continuous Life-Like Cellular Automata for Halting Unpredictability: Evolving for Abiogenesis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.07541v1
• Date: Fri, 15 Apr 2022 16:44:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-18 12:48:59.197586
• Title: Selecting Continuous Life-Like Cellular Automata for Halting Unpredictability: Evolving for Abiogenesis
• Title（参考訳）: 持続的生命様細胞性オートマタの選択と予測不可能性
• Authors: Q. Tyrell Davis and Josh Bongard
• Abstract要約: 継続的CAパターンを2つのステップで進化させるための戦略を考案する。 我々はレニアCA17のグライダーを再発見し、進化型グライダーパターンをサポートする5つの新しい進化型CAを報告した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Substantial efforts have been applied to engineer CA with desired emergent properties, such as supporting gliders. Recent work in continuous CA has generated a wide variety of compelling bioreminescent patterns, and the expansion of CA research into continuous numbers, multiple channels, and higher dimensions complicates their study. In this work we devise a strategy for evolving CA and CA patterns in two steps, based on the simple idea that CA are likely to be complex and computationally capable if they support patterns that grow indefinitely as well as patterns that vanish completely, and are difficult to predict the difference in advance. The second part of our strategy evolves patterns by selecting for mobility and conservation of mean cell value. We validate our pattern evolution method by re-discovering gliders in 17 of 17 Lenia CA, and also report 5 new evolved CA that support evolved glider patterns, differing from previously reported Lenia patterns. The CA reported here share neighborhood kernels with previously described Lenia CA, but exhibit a wider range of typical dynamics than their Lenia counterparts. Code for evolving continuous CA is made available under an MIT License.
• Abstract（参考訳）: グライダーのサポートなど,創発的特性が望まれるエンジニアCAには,実質的な取り組みが適用されている。 連続CAにおける最近の研究は、様々な魅力的な生物発光パターンを生み出し、CA研究の連続数、複数のチャネル、高次元への拡張はその研究を複雑にしている。 本研究では,CAが無期限に成長するパターンと,完全に消滅するパターンをサポートし,事前の差を予測できないパターンをサポートする場合,CAは複雑で計算能力が高いという単純な考え方に基づいて,CAとCAのパターンを2段階に進化させる戦略を考案する。 戦略の第2部では,移動性の選択と平均セル価値の保存によってパターンを進化させる。 我々は,レニアCA17のグライダーを再発見することにより,パターン進化の手法を検証するとともに,以前報告したレニアCA17のパターンと異なり,進化したグライダーパターンをサポートする新しい5つのCAを報告した。 ここでは、近辺の核をレニアCAと共有しているが、レニアCAよりも広い範囲の典型的なダイナミクスを示す。 継続的caの進化のためのコードはmitライセンスで利用可能である。

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